决策问题识别及其实现研究

研究了决策问题识别及其实现技术提出了基于决策环境要素描述以及基于知识的决策问题识别方法；在此基础上分析了决策问题识别系统的体系结构，简述了应用实例．实践证明，基于本文提出的理论、方法与技术，可有效地完成复杂环境中的决策问题识别     

针孔阵列掩模在特征识别中的应用

本文描述一个不用透镜,只用一个具有周期性空间透射率的针孔阵列掩模来构成的简单特征识别系统.文中给出这种识别系统的基本理论,并给出它应用于拉丁字母识别及汉字识别的实验结果.最后,与使用Vander Lugt匹配滤波器的识别系统相比较,讨论这种识别系统的优缺点.     

战斗识别系统研究启示与空战需求分析

战场态势感知与识别是作战决策的基础,发展适应未来创新作战概念的战斗识别系统对于提升体系作战能力至关重要。在原有战斗识别概念的基础上,提出了适应未来战争和装备发展的战斗识别新概念,从信息主导、分布感知、手段齐备、标准互通、群智汇聚5个角度阐述了未来战斗识别系统的特征,并概述了战斗识别系统支撑未来作战的功能,基于此提出了空战场对战斗识别的需求,为未来战斗识别系统发展提供参考。     

鲁棒语音识别技术综述

鲁棒语音识别是为了解决噪声环境所引起的语音识别系统识别和训练不匹配的情况.依据噪声对语音识别系统的影响,从信号空间、特征空间及模型空间3个层面上分别对语音增强技术、特征增强技术及语音模型补偿、增强技术进行了总结,并分析了不同方法的特点、实现及应用.     

心音身份识别综述

针对国内外研究心音身份识别系统的现状及技术成熟度的分析,阐述了心音与身份识别之间的相互关系,总结了构建心音身份识别系统所需要的心音采集设备、心音预处理技术、特征提取和模式匹配等关键技术,提出了心音身份识别系统发展的新思路及所面临的挑战.     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%,单字识别系统会产生错判和拒判.因此,将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法,利用Viterbi动态规划法求最佳路径,对满文的单字识别输出进行后处理,可以有效的提高识别系统的识别率.实验表明,单字识别系统的识别率越高,后处理的纠错能力越强.     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

会展视觉形象设计中展台识别系统的设计与实现

传统展台识别系统是单感官识别系统,无法实现多感官的展台识别,为此设计了一种新型的展台识别系统.该系统使用"一对多"承接系统框架,建立3个识别模块,导入多感官识别数据,对视觉数据进行采集,提取视觉关键信息,使用行为捕捉机制对多感官数据进行采集;对采集数据进行搭配分析,完成理念识别机制,综合多项识别数据信息实现展台识别.实验结果表明,在视觉识别、空间识别、理念识别等方面,所设计展台识别系统优于传统展台识别系统,并且能够进行多感官的识别.     

基于小波变换的说话人识别技术

说话人识别技术是通过判断待识别人语音与预先提取的说话人语音特征是否匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,环境噪声是说话人识别技术走向实用化的一个主要障碍.针对噪声环境中说话人识别性能较差的不足,结合小波变换的优点,提出了将小波变换技术与传统的特征参数提取方式相结合的方法.该方法首先对语音信号进行小波分解,在此基础上再对小波系数进行阈值处理,仅保留阈值以上的数据,而后提取相关性不大的传统特征参数进行组合,分别作为说话人识别系统的输入矢量.仿真结果表明:在噪声环境中,说话人识别系统能较好识别出说话人,经过小波变换后再提取特征参数的方法可以得到更高的识别率,大大提高说话人识别系统的识别性能.     

Stein损失下BP神经网络分类方法在人脸识别中的应用

在统计判决理论的框架下,针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出了基于Stein损失的BP神经网络分类方法,证明了Stein损失下的BP神经网络的收敛性,经过剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验,表明这种方法能有效解决传统的BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

一个新型的电子电路图纸自动读入系统

文章介绍了一个新型的电子电路图纸自动读入系统的构成及其实现。这是一个新进研制成功的实验系统,它不同于以往的常规系统。本文扼要地介绍了其中的模式分离与图象识别技术:对于前者,着重讨论基于Freeman链码边缘跟踪技术的字符分离方法;而对于后者,文中包括二方面的内容;实现字符识别的人工神经网络方法与实现符号识别的决策树方法,最后给出系统的输出结果。     

一个多指标的综合权衡决策系统

本文针对多指标评价问题,应用效用函数理论和秩次变换技术,建立了一个定量综合权衡决策系统,并以实例说明其应用。     

决策支持理论与方法研究

研究了决策、决策系统和决策支持，提出了决策系统的一般结构模型和ＤＳＳ的一种体系结构，在此基础上提出了决策支持的理论体系，并进一步研究了支持决策问题识别、支持决策问题求解和决策支持过程调度的理论与方法．已在国家重大软科学研究项目（ＳＸＳＥＳ－ＤＳＳ的总体设计与原型系统开发）中成功地应用了本文提出的理论与方法，并取得了理想的效果，实践证明基于这些理论与方法，可有效地实现决策支持     

模糊聚类、识别、优选统一理论与循环迭代模型

模糊聚类、识别与优选是系统优化模糊集分析理论的数学基础．通过以全体样本对全体类别加权广义欧氏权距离平方和最小为目标函数,建立了模糊聚类、识别与优选决策统一的理论与循环迭代模型．其中模糊聚类是核心,模糊识别与优选决策模型均由模糊聚类导出．该模型发展了模糊数学关于模糊聚类、模糊模式识别、模糊决策理论．循环迭代模型及其多种组合模型,不仅可用于水资源系统,对其他学科领域模糊集分析同样适用．     

服装试衣系统中三维模特姿态服饰识别算法

提出了基于三维视图的模特姿态服饰识别算法技术。首先基于一元高次多项式最小函数二乘拟合方法，由单视图通过变形生成三维视图的模特姿态服饰图像，然后基于该单视图和生成的三维视图进行模特姿态服饰图像识别。最后根据整个训练数据样本库，通过基于三维视图和融合决策的识别算法进行服饰识别，实验结果表明本算法比仅仅基于单视图作为训练样本库的模特姿态服饰识别算法的正确率有了很大提高。     

基于粗糙集的数据挖掘

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具 ,近几年来在机器学习、知识发现、算法研究、工程应用、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果 .阐述了粗糙集理论的基本思想 ,介绍了人工智能中数据挖掘的一般过程及其方法     

基于GSMEFR编码的语音识别系统

主要讨论了对于小词汇量孤立词的汉语语音识别问题。文中采用欧洲通信标准委员会(ETSI)发布的GSMEFR声码器对输入语音信号进行特征提取。在识别模块采用基于动态规划原理的动态时转弯析(DTW)技术对提取的测试语音参数与训练模板的语音参数进行匹配，得到的误差最小值即为识别结果。实验结果表明，对于20条语音命令，识别准确率达到96％以上，识别时间小于1．5s。     

数据仓库及其在公交决策支持系统中的应用

针对数据仓库技术如何满足公交智能决策支持系统（ＰＴＤＳＳ）的要求进行了研究,着重说明了基于数据仓库的决策支持理论和方法在公共交通决策支持系统中的应用,提出了用于公共交通决策支持系统的数据仓库的开发流程以及在数据采集与数据组织方面的设计与实现．